

> 导语：本期AI速览将带您深入科技巨头们的“芯”事：从Meta与OpenAI之间愈演愈烈的“抢人大战”，到苹果因人才流失而动摇的AI根基，巨头间的竞争已进入白热化阶段。与此同时，AI技术正以前所未有的速度渗透至各行各业，无论是能说会道的方言语音合成，还是颠覆传统乐谱制作的“听歌识谱”神器，创新应用层出不穷。然而，AI在版权领域的法律争议依旧悬而未决，为这场技术革命蒙上了一层复杂的阴影。


*封面图提示词：一个充满未来感的数字大脑，发光的神经网络中流动着数据流，象征着全球在人工智能领域的竞赛与创新，电影般的灯光，超现实主义风格。*

## 科技巨头人才争夺白热化：OpenAI紧急加薪反击Meta“强盗式”挖角
面对Meta高价挖角，OpenAI内部紧急动员，其首席研究官公开表示将与Meta正面竞争。为稳定军心，OpenAI不仅重构了薪酬体系，还承诺以创新的方式奖励顶尖人才，并强调了公平竞争的底线。另一边，扎克伯格亲自挂帅，组建“招聘小组”，精准锁定OpenAI等公司的核心人才，意图打造一支无人能及的超级智能团队。尽管Meta方面声称天价挖角费有所夸大，但两大巨头间的人才争夺战已然全面爆发。

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## 苹果AI帝国现裂痕：核心人才流失，Siri或将“外包”求生
苹果在人工智能领域的领导地位正遭遇严峻挑战。近期，公司一位关键的AI研究员宣布离职，而负责苹果自研MLX框架的核心团队也几乎全员流失，这无疑引发了内部的信任危机。据传，公司内部对自家AI模型的质量也信心不足，可能将被迫寻求外部帮助，将Siri等核心功能的开发“外包”给Anthropic或OpenAI等竞争对手，以应对团队士气低落和战略方向模糊的困境。

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## 法律科技巨头联手：Clio斥资10亿美金收购vLex，押注AI法律数据
法律科技领域的独角兽公司Clio近日宣布了一项重大举措，斥资10亿美元收购法律数据巨头vLex。Clio估值高达30亿美元，此次收购表明其正大力押注由人工智能驱动的法律数据服务。此举旨在增强其现有法律服务平台的功能，通过整合vLex庞大的法律数据库和AI分析能力，满足市场日益增长的需求，并进一步巩固其在行业中的领导地位。

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## AI版权战警钟长鸣：一字不差复述原作，Meta与Anthropic侥幸过关？
近期，AI版权纠纷再次成为焦点。尽管Meta和Anthropic在近期的官司中暂时获胜，但法官的判决也明确指出了AI模型训练数据的“原罪”问题。AI输出内容可能直接构成对原作的抄袭，这一潜在的巨大风险并未消除。这意味着，AI公司在法律层面仅仅是暂时“过关”，未来仍需面对更为棘手和昂贵的版权挑战，这可能成为其商业模式中不可忽视的成本。

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## 乡音可闻：通义千问Qwen-TTS上新，支持京沪川三大方言
阿里巴巴旗下的通义千问团队发布了其语音合成模型Qwen-TTS的最新版本。此次更新的最大亮点是新增了对北京话、上海话和四川话三种中文方言的支持。该模型基于海量语料库进行训练，能够根据输入文本自动调整语调、节奏和情绪，生成媲美真人的自然流畅语音。新版本同时提供了中英双语的音色选项，方便开发者通过API将其集成到各类应用中。[体验地址](https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-tts/)

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## 音乐人福音：AI版“听歌识谱”Songscription问世，录音秒变乐谱
一款名为Songscription的创新产品正式上线，它被誉为“乐谱界的Shazam”。这款工具利用AI技术，旨在将音乐人从繁琐的手动抄谱工作中解放出来。用户只需将录制好的歌曲上传，系统便能自动分析并生成相应的乐谱，极大地提高了音乐创作和学习的效率。

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## AI走进课堂：谷歌发布Gemini教育套件，重塑师生交互模式
谷歌正积极地将AI技术引入教育领域。公司最新推出了面向教育者和学生的一系列Gemini新工具。其中，名为Notebook LM的AI研究工具将允许教师结合自己的课堂材料，创建个性化的交互式学习指南。此外，谷歌还为学生设计了专用的聊天机器人，旨在通过AI拥抱课堂，为传统的教学和学习方式带来革命性的变化。

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## 对标GPT-4o：国产开源模型OmniGen 2实现图文融合生成新高度
北京人工智能研究院（BAAI）近日推出了一款名为OmniGen 2的全新开源系统。该系统采用了独特的文本与图像分离解码路径，基于Qwen2.5-VL-3B模型构建，其能力类似于GPT-4o，能够融合处理图像和文本生成任务。OmniGen 2不仅支持文生图、图像编辑和上下文连贯的图像创作，还能驾驭多种艺术风格并进行自我反思改进。尽管在照片级清晰度和中文提示理解上仍有提升空间，但其在基准测试中的表现已超越了许多同类开源模型。

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## 知乎“直答”再升级：融合社区生态，打造沉浸式AI问答新体验
中文问答社区知乎对其AI搜索工具“知乎直答”进行了重要功能升级。新版“直答”的知识库功能与知乎社区内容实现了前所未有的深度融合，新增了内容订阅分享、沉-浸式阅读以及“边看边问”等互动功能。此举旨在充分利用知乎庞大的专家网络和高质量的专业内容，为用户提供更加高效、个性化的AI问答体验，并进一步扩大优秀答主的影响力。

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AI每日资讯0701

> AI界风起云涌：谷歌推出命令行AI助手Gemini CLI，旨在成为开发者的“全能代理”；腾讯开源轻量级混元大模型，单卡即可部署，大幅降低AI应用门槛；可灵AI则在音视频多模态领域取得新突破，推出“视频生音效”功能；与此同时，AI巨头Anthropic陷入舆论漩涡，因训练模型销毁百万书籍引发版权争议，并同时启动项目以应对AI对就业市场的潜在冲击。

封面图提示词：一张充满未来科技感的数字艺术作品，融合了代码流、声波图形和大脑神经元网络等多种元素，中央有一个发光的AI核心标志，整体色调为深蓝和紫色，呈现出创新、变革与思考的动态感。

## 谷歌Gemini CLI上线引热议 是“换皮”还是“全能AI代理”

谷歌近日发布了一款名为Gemini CLI的全新开源工具，它是一个可以通过自然语言交互的命令行AI助手。  与市面上专注于代码生成的工具不同，Gemini CLI的定位更侧重于成为一个灵活的“AI代理”，能够处理文本、文件、网页乃至本地工具等多种任务，旨在将AI更无缝地融入开发者的日常工作流中。  尽管该产品发布初期遭遇了一些登录和Bug问题，但其开放的设计和覆盖多应用场景的巨大潜力，被认为标志着AI正从单一功能工具向全能工作助手的方向演进。 

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## 腾讯开源混元新模型 单张入门显卡即可驱动

腾讯正式发布并开源了其混元大模型家族的新成员——混元-A13B。  该模型基于先进的专家混合（MoE）架构，虽然总参数规模达到800亿，但激活参数仅为130亿，从而显著降低了运行成本。  最引人注目的是，该模型在极端条件下仅需一张中低端GPU卡即可完成部署，极大地降低了个人开发者和中小企业使用前沿AI技术的门槛。  在性能方面，混元-A13B在数学、科学及逻辑推理等任务上表现出色，同时支持快、慢两种思考模式，以兼顾效率与深度。  为促进开源生态，腾讯还同步开源了两个分别用于代码和Agent场景评估的新数据集。 

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## 可灵AI推出“视频音效”新功能 实现音画同步新体验

视频生成模型可灵AI（Kling）近日宣布其全系列视频模型已正式上线“视频音效”功能，让用户在生成视频时能够同步获得立体声音效。  与此同时，平台还升级了“音效生成”功能，新增“视频生音效”模块，用户可以上传自己的无声视频或调用历史作品，一键匹配音效。  这项功能的核心是可灵自研的多模态视频生音效模型Kling-Foley，它能确保音效与视频画面实现帧级别的精准对齐，创造出“所见即所听”的沉浸式视听体验。  目前，这项创新功能已向所有用户限时免费开放。 

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## AI训练与版权冲突升级 Anthropic销毁百万书籍引争议

AI公司Anthropic最近在一场版权纠纷中被揭露，其为了训练语言模型Claude，曾购入数百万本实体书籍，在将其数字化扫描后进行了物理销毁。  尽管法官裁定，这种先毁后用的数字化处理方式构成了“合理使用”，但这一行为依然引发了巨大争议。  批评者担忧，即便AI生成了独特内容，其在训练过程中仍有可能逐字复制受版权保护的材料。  值得注意的是，虽然Anthropic在此次判决中部分胜诉，但它因依赖盗版图书库训练模型，仍需在12月面临版权审判，这给生成式AI行业的未来发展蒙上了一层阴影。 

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## AI引发失业担忧 Anthropic启动经济影响追踪计划

在全社会对人工智能可能取代数百万工作岗位的警告日益增多之际，AI公司Anthropic于周五宣布启动其“经济未来计划”。  这是一项旨在支持和推动相关研究与政策制定的新举措，以应对AI技术可能带来的广泛经济影响。  该计划的启动，表明头部AI公司也开始正视其技术可能带来的社会经济后果，并试图主动参与到解决方案的探索中。 

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AI每日资讯0628

> AI领域竞争白热化，苹果与微软分别推出创新模型TarFlow与Mu，前者革新图像生成技术，后者则以极小体量赋能Windows智能体。同时，AI的应用边界持续拓宽，从Grok进军电子表格编辑，到GPT-4助力癌症新药研发，再到ElevenLabs发布语音优先的AI助理。然而，行业发展也伴随着法律挑战，迪士尼已就版权问题向Midjourney等AI公司提起诉讼。此外，OpenAI与Jony Ive公司合作开发AI硬件的消息，预示着AI的下一战场可能转向实体设备。

## 苹果另辟蹊径 发布AI生图新模型TarFlow

苹果公司在AI图像生成领域展示了其独特的思考，发布了基于“归一化流”（Normalizing Flows）技术的全新模型TarFlow与STARFlow。与主流的扩散模型不同，TarFlow通过分块生成像素来保证高质量输出，避免了传统方法中可能出现的质量损失。其姊妹模型STARFlow则在潜空间中运行，并能调用外部大语言模型来更精准地理解和处理复杂的文本提示，显著提升了生成效率与图像质量。
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## 微软发布3亿参数“微”模型Mu 专为Windows智能体打造

微软推出了一款参数仅为3.3亿的创新小型模型Mu，其性能却能与体量是其十倍的Phi-3.5-mini相媲美。该模型专为本地化部署而优化，在离线的NPU设备上能实现每秒超过100个token的惊人响应速度。Mu借鉴了Phi Silica架构，并引入双重层归一化、旋转位置嵌入等先进技术，使其能够通过自然语言指令直接操作Windows系统设置。经过大规模数据微调，Mu已将操作响应时间成功控制在500毫秒以内，极大地提升了Windows系统的易用性和智能化水平。

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## 开源新星 OmniGen2 用自然语言“指点江山”精修图像


OmniGen2作为开源社区中Flux Context的有力替代者，为用户提供了强大的自然语言图像编辑能力。用户只需通过简单的文字指令，即可对图像进行精准的局部编辑，包括删除或替换对象、进行风格转换、调整颜色、处理背景、添加新物品，甚至修改人物的表情和动作。目前，该模型的权重已在[Hugging Face Space](https://huggingface.co/spaces/OmniGen2/OmniGen2)上公开发布，供广大开发者和爱好者体验。

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## 版权保卫战打响 迪士尼正式起诉Midjourney

随着AI生成内容的普及，版权问题日益凸显。娱乐巨头迪士尼已采取法律行动，正式起诉Midjourney等AI公司，指控其未经许可使用迪士尼的知识产权进行模型训练和图像生成。此举标志着内容创作者与AI技术公司之间的法律战火正在升级。在积极维权的同时，迪士尼也在与OpenAI等公司进行合作洽谈，旨在探索在保护自身版权角色和IP的同时，利用AI技术发展的可能性。

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## 法庭文件曝光 OpenAI联手苹果前设计总监Jony Ive秘密研发AI硬件

一则法庭文件意外揭示，OpenAI正与苹果公司的前首席设计官Jony Ive创办的设计公司io进行深度合作，共同为一款面向大众市场的AI硬件设备进行技术研发。这一消息源于io公司针对另一家初创公司iyO提起的商标纠纷诉讼。此次合作曝光，意味着OpenAI的野心已不止于软件层面，正试图将AI能力封装到专门的硬件中，这可能预示着下一代消费级智能设备的到来。




## Grok亮剑生产力工具 挑战微软与谷歌的电子表格霸权

根据最新泄露的信息，马斯克旗下的xAI公司正为Grok开发一项强大的新功能——支持电子表格的高级文件编辑器。此举旨在将Grok这一强大的AI助手深度集成到日常的生产力工具中，直接向微软的Excel和谷歌的Sheets等传统办公软件发起挑战。通过赋能电子表格处理能力，Grok希望在AI驱动的生产力赛道上与OpenAI、Google和Microsoft展开激烈竞争。

![]([object Object])![iShot_2025-06-24_11.09.17.png](https://static.downly.cn/images/a36a0be1b906c96e6cc059809aafaf51.png)

## AI成抗癌新希望 GPT-4成功发现乳腺癌协同治疗新方案

剑桥大学等研究机构的一项突破性研究显示，大型语言模型在攻克癌症方面展现出巨大潜力。研究人员利用GPT-4分析海量医学文献和数据，成功提出了一种全新的乳腺癌协同治疗方案。该方案创新性地组合了辛伐他汀和双硫仑等非传统抗癌药物，并通过实验验证了其有效性。这一成果为利用AI进行新药研发开辟了全新路径，展示了AI“发明”新疗法的可能性。

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## 苹果收购版图再添变数 与Mira Murati新公司谈判破裂

据报道，苹果公司此前曾与前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的人工智能公司Thinking Machines Lab进行过收购洽谈。这家新公司的估值高达100亿美元，致力于使AI系统更易于被人类理解和定制。然而，最新的消息显示，双方的谈判并未达成协议，最终以破裂告终。目前，苹果公司正将评估的目光转向另一家AI搜索公司Perplexity，其在AI领域的布局策略依然充满变数。




## 4K画质一键达成 Astra为AI视频创作者推出超分辨率工具
![iShot_2025-06-24_11.04.48.png](https://static.downly.cn/images/38fb68246c1a6bae554e293f4172cdc6.png)
一款名为[Astra](https://astra.app/)的专业级AI视频超分辨率工具正式上线。该工具利用先进的AI技术，能够智能地将低分辨率的视频素材提升至清晰的4K画质，旨在解决AI视频创作者在内容生产最后环节的画质难题。尽管其功能相对单一，且标准版月费为39美元（约合人民币280元），价格不菲，但它为追求极致画质的用户提供了一个有效的解决方案。

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## ElevenLabs发布语音优先AI助理11ai 支持超5000种声音

以语音技术闻名的ElevenLabs公司发布了其全新的AI个人助理——11ai。这款助理主打“语音优先”的交互体验，并集成了强大的多工具集成能力和自定义MCP支持，允许用户创建高度个性化的工作流程。11ai具备日程管理、实时搜索和团队协作等核心生产力功能，支持超过5000种声音和70多种语言，其强大的多模态交互能力使其成为提升全球用户工作效率的强大工具。

AI每日资讯0624

> 近日，**OpenAI 获得了一份价值 2000 万美元的美国国防部（DoD）合同**，用于开发国防安全相关AI解决方案。 这一进展不仅标志着 OpenAI 正式进军敏感的国防领域，更可能**对其核心盟友——微软构成微妙的竞争压力**，尤其是在微软自身积极拓展政府和国防云计算业务的背景下，引发外界对两家公司未来合作动态的关注。



OpenAI，这家以推动通用人工智能（AGI）发展为使命的领先AI研究公司，正在拓展其业务版图。 最新消息显示，**OpenAI 已经获得了一份来自美国国防部的 2000 万美元合同**，旨在将其先进的AI技术应用于国防安全领域，例如网络安全分析、后勤优化或数据处理等方面。
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这份合同不仅是 OpenAI 首次直接与美国军方建立合作关系，更在科技界引发了广泛讨论，因为它可能对 OpenAI 的最大投资者和战略盟友——微软产生意想不到的影响。



### 进军国防领域 战略意义何在

OpenAI 此前一直对与军方合作持谨慎态度，强调其AI技术用于“造福人类”的原则。 然而，获得这份国防合同，标志着其在这一立场上的重大转变，背后有诸多战略考量

#### 1. 扩大收入来源和应用场景

2000 万美元的合同对于 OpenAI 庞大的研发投入而言可能只是杯水车薪，但其象征意义重大。 这意味着 OpenAI 成功打入了一个高度专业且资金雄厚的市场，为其技术寻找了新的商业化落地场景，并可能成为未来更大规模国防项目合作的开端。

#### 2. 技术验证与影响力提升

在国防领域的应用，通常对AI系统的安全性、鲁棒性和精确性有极高要求。 与国防部的合作，能够为 OpenAI 提供真实世界的严苛测试环境，验证其AI技术在关键任务中的表现，从而进一步提升其在AI领域的技术领先地位和行业影响力。

#### 3. 响应政府号召与国家战略

随着AI在国家安全中的战略地位日益凸显，美国政府正积极寻求与顶尖AI公司的合作。 OpenAI 参与其中，也符合其作为美国本土AI创新领导者的角色，在国家安全领域贡献力量。

### 对微软的潜在挤压

这份合同最引人关注之处，在于它可能在 OpenAI 与其核心盟友微软之间，制造出一种微妙的竞争关系。

#### 1. 国防云计算市场的重叠

微软一直是国防部的重要合作伙伴，其 Azure 云平台在政府和国防领域拥有强大的业务布局，并提供定制化的云服务和AI解决方案。 OpenAI 直接获得国防合同，意味着它将在某些层面上与微软在同一市场中竞争，甚至可能直接向国防部提供由 OpenAI 模型驱动的独立解决方案，而无需通过微软的Azure平台。

#### 2. 客户关系的直接建立

通常，OpenAI 的大模型通过 Azure OpenAI 服务提供给微软的客户。 而这份合同意味着 OpenAI 直接与国防部建立了客户关系，为未来独立承接更多政府和国防项目铺平了道路，这可能绕过微软，削弱微软作为OpenAI模型独家分销商的地位。

#### 3. 战略方向的微妙差异

尽管微软对 OpenAI 进行了巨额投资，两者的长期战略可能并非完全一致。 微软希望通过 OpenAI 的技术增强其云计算业务和企业级AI服务，而 OpenAI 则可能寻求更广阔的独立发展空间，包括直接面向政府和国防等敏感客户。 这份合同暴露了两家公司在具体市场拓展策略上的潜在差异。
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### 合作与竞争并存的未来

尽管存在潜在的竞争，OpenAI 和微软的战略联盟仍然紧密。 微软是 OpenAI 最大的资金来源，其云基础设施也是 OpenAI 模型训练和部署的核心支持。 因此，这份国防合同更可能促使两家公司在国防和政府领域探索新的合作模式，例如

*   **共同投标** 微软可能利用其政府客户关系和云基础设施优势，与 OpenAI 联合投标更大的国防项目。
*   **技术整合** OpenAI 的先进模型可以深度集成到微软的国防级解决方案中，形成更强大的产品组合。
*   **分工协作** 两者可能在研发与部署上进行更明确的分工，各自发挥优势。

OpenAI 的国防合同，是AI行业不断演进、公司关系错综复杂的缩影。 它不仅标志着OpenAI在商业化道路上迈出的重要一步，更将重塑其与关键盟友微软之间的动态，为未来的AI市场格局增添更多不确定性和看点。



OpenAI 的 2000 万美元国防合同 可能挤压盟友微软

> 近日，**谷歌正式发布了其旗舰AI模型 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 的稳定版本**，标志着这两款性能强劲、效率卓越的模型全面向开发者和企业开放。 更令人振奋的是，谷歌还**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 此次发布不仅带来了显著的**性能提升和上下文窗口扩展**，更强调了**稳定性和可靠性**，旨在赋能全球开发者，加速AI应用的创新与落地，进一步巩固谷歌在AI领域的领先地位。



自谷歌推出 Gemini 系列模型以来，其在多模态理解和推理能力上展现出强大潜力，备受业界关注。 如今，谷歌将这一前沿技术推向了一个新的里程碑，正式发布了 **Gemini 2.5 Pro 和 Gemini 2.5 Flash 的稳定版**，供开发者和企业广泛使用。

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此次发布不仅是简单的版本更新，更是谷歌在确保模型性能、可靠性和可扩展性方面迈出的重要一步，旨在为开发者提供更坚实、更强大的AI构建基石。 更值得一提的是，**谷歌还同步推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**，进一步拓展了AI模型的应用边界。



### 性能、效率与极致速度并驾齐驱

Gemini 2.5 系列的稳定版和预览版，在继承Gemini家族优秀基因的基础上，带来了多项关键改进，以满足不同场景下的AI应用需求

#### 1. Gemini 2.5 Pro 性能再升级

作为Gemini家族的旗舰模型，**Gemini 2.5 Pro 稳定版在复杂推理、代码生成、多模态理解等核心能力上表现更为出色**。 它拥有强大的上下文窗口，能够处理海量的输入信息，无论是长篇文档、视频片段还是复杂的代码库，都能进行深入分析和高效响应。 这使得Gemini 2.5 Pro 成为开发高级AI应用，如智能助手、内容创作工具、复杂数据分析系统的理想选择。

#### 2. Gemini 2.5 Flash 高效轻量化

与 Pro 版的“全能”不同，**Gemini 2.5 Flash 稳定版则专注于速度和效率**。 Flash 模型经过优化，在保持强大性能的同时，拥有更快的响应速度和更低的计算成本。 这使得它特别适合需要实时交互、高吞吐量或对延迟敏感的应用场景，例如聊天机器人、实时翻译、物联网设备上的AI功能以及大规模的批处理任务。 它有效地降低了AI部署的门槛和运行成本。

#### 3. Gemini 2.5 Flash-Lite 极致速度预览

此次发布的亮点之一，是**同时推出了速度最快的 Gemini 2.5 Flash-Lite 预览版**。 这一版本进一步压缩了模型体积，优化了推理速度，旨在为对延迟要求极高的边缘计算、快速响应或超大规模并发场景提供解决方案。 Flash-Lite 的推出，意味着谷歌在AI模型的轻量化和效率提升方面，正在进行更深层次的探索，为开发者在极端性能约束下的AI部署提供了新的可能。

#### 4. 稳定可靠的生产级支持

“稳定版”的发布意味着谷歌对 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 这两款模型在**可靠性、安全性和可扩展性方面进行了全面验证和优化**。 开发者可以放心地将其集成到生产环境中，用于构建面向用户的应用或企业级解决方案。 这将大大缩短开发周期，降低部署风险，加速AI技术的商业化落地。

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### 赋能开发者 拓展应用边界

Gemini 2.5 Pro、Flash 稳定版以及 Flash-Lite 预览版的发布，为全球开发者提供了前所未有的强大工具组合，有望在多个领域引发创新

*   **更强大的AI助手** 开发者可以利用 Pro 模型的长上下文能力，构建能够理解和处理更复杂、更长时间对话的智能助手。
*   **高效的内容创作** Flash 模型的高速响应，可以助力实时生成文本、代码、图像描述等，极大提升内容生产效率。
*   **极致实时交互** Flash-Lite 的超快响应速度，将为要求毫秒级延迟的AI应用（如语音助手、游戏AI）提供可能。
*   **智能数据分析** Pro 模型的强大推理能力，能够从海量非结构化数据中提取洞察，辅助决策。
*   **个性化推荐系统** 结合用户行为和偏好，Flash 模型可快速生成个性化推荐，提升用户体验。
*   **企业级AI解决方案** 三款模型结合使用，可满足企业在客户服务、知识管理、自动化流程等方面的多样化AI需求。

谷歌表示，将继续投入资源，不断迭代和优化 Gemini 系列模型，致力于让AI技术更易于访问、更强大、更安全，最终赋能全球开发者，共同塑造AI的未来。 此次稳定版的发布以及 Flash-Lite 的同步推出，无疑是AI发展道路上又一个坚实的里程碑。




 谷歌正式发布 Gemini 2.5 Pro 和 Flash 稳定版

> 近日，有报道指出，**OpenAI 与其最大投资者微软之间的合作关系正出现裂痕**。 曾经紧密无间的AI联盟，如今却面临着潜在的摩擦，这可能源于双方在**产品方向、商业化策略、AI发展理念以及关键收购案的知识产权归属**上的分歧。 这一消息无疑为快速发展的AI领域增添了新的不确定性，也引发了外界对这两大巨头未来走向的广泛猜测。



在人工智能领域，OpenAI 和微软的合作曾被誉为“天作之合”，一方拥有顶尖的AI技术和模型，另一方则提供强大的计算资源、资金支持以及全球分发渠道。 微软对 OpenAI 的巨额投资，也使其成为AI竞赛中最具影响力的联盟之一。 然而，近期有迹象表明，这对曾经的“蜜月搭档”关系正出现裂痕。
![Gemini_Generated_Image_r58u37r58u37r58u.png](https://static.downly.cn/images/a6e42eeb9834d380996c8c52d649f69d.png)
据最新报道，OpenAI 与其主要支持者微软之间的合作关系，正在经历一段**愈发紧张的时期**，双方在多个层面的分歧日益显现，这可能预示着未来合作模式的调整，甚至关系的重大变化。



### 摩擦点浮现 合作深层矛盾

曾经的紧密无间，如今为何会生出嫌隙？ 报道指出，裂痕的加剧可能源于以下几个核心冲突点

#### 1. 产品方向与优先级分歧

有消息称，OpenAI 和微软在**各自产品路线图的优先级**上存在差异。 微软希望更快地将 OpenAI 的技术集成到其现有产品（如 Azure、Office 365 和 Windows）中，以巩固其在企业级市场的优势。 而 OpenAI 可能更倾向于独立发展其核心模型和终端产品（如 ChatGPT），并探索更广泛的商业模式，这使得双方在产品发布节奏和集成深度上难以完全同步。

#### 2. 关键收购案的知识产权争夺

一个尤其引人关注的矛盾焦点是，**OpenAI 以 30 亿美元收购 AI 编程初创公司 Windsurf 的问题上陷入僵局**。 据报道，OpenAI 不希望微软获得 Windsurf 的知识产权。 这对微软而言至关重要，因为 Windsurf 的技术和知识产权将**直接有助于增强微软自身的 AI 编程工具 GitHub Copilot**，进一步巩固其在开发者工具领域的领先地位。 OpenAI 对知识产权的这种“保留”态度，显示出其维护自身核心资产独立性和未来发展空间的强烈意愿，也凸显了双方在战略利益上的冲突。

#### 3. 商业化策略与利益分配

随着 OpenAI 的产品（特别是 ChatGPT）用户规模迅速扩大，以及其企业级服务的推出，**商业化利益分配**成为敏感点。 微软作为大股东，自然希望其投资获得最大回报。 而 OpenAI 作为一家独立运营的公司，也需要为其自身的持续研发和增长寻求最佳的商业路径。 这种“父子”与“合作伙伴”的双重关系，可能导致在收益分成、独占性协议等方面的博弈。

#### 4. AI发展理念与控制权考量

深层次的矛盾可能还涉及**AI发展的理念和对未来的控制权**。 OpenAI 曾以“通用人工智能（AGI）”为长期愿景，并强调AI安全和伦理。 而微软作为一家商业巨头，其关注点更在于市场份额和快速部署。 这种理念上的潜在差异，加上对核心AI技术控制权的争夺，可能导致双方在关键决策上出现分歧。

![Gemini_Generated_Image_qf5pxjqf5pxjqf5p.png](https://static.downly.cn/images/4b443be13fd7005b3f8f5734d951a7f5.png)


### 外部因素加剧紧张

除了内部矛盾，外部环境的变化也可能加剧了OpenAI与微软之间的紧张关系

#### 1. 谷歌等竞争对手的崛起

谷歌、Anthropic 等其他AI巨头也在大力投资和推出自己的大模型产品，加剧了市场竞争。 这使得微软在推动OpenAI技术落地方面面临更大压力，同时也促使OpenAI寻求更多元的合作和发展路径，以保持其领先地位。

#### 2. 核心人才的流动

高科技公司的竞争往往体现在人才上。 核心人才的流失或内部团队的变动，也可能影响到双方合作的稳定性。

#### 3. 监管与伦理压力

全球对AI的监管日益趋严，AI伦理和安全问题也备受关注。 这可能导致双方在某些技术或产品策略上产生分歧，因为它们可能对企业的声誉和合规性产生不同程度的影响。

### 潜在影响 行业格局变数

如果 OpenAI 与微软之间的裂痕进一步加剧，将对整个AI行业产生深远影响

*   **AI竞争格局变化** 可能催生新的AI联盟或加速现有竞争对手的崛起。
*   **产品策略调整** 双方可能会在各自的产品集成和发布策略上做出调整，影响到用户和开发者。
*   **投资与合作模式演变** 这也可能引发对AI领域投资和合作模式的重新思考。

OpenAI 与微软的合作关系，不仅仅是两家公司的内部事务，更是观察全球AI发展风向的重要窗口。 它们未来的走向，无疑将是业界关注的焦点。



 OpenAI与微软关系据称正在加剧裂痕

> 近日，小红书正式开源了其自主研发的 MoE 大模型 dots.llm1，为开源社区注入新活力。这款模型在多个基准测试中展现出卓越性能，超越了 Qwen3，但略逊于 DeepSeek-V3，标志着小红书在通用大模型领域迈出了重要一步。



在AI大模型领域，开源与创新正成为行业发展的重要驱动力。 近日，知名内容社区平台小红书正式宣布开源其自主研发的MoE大模型——**dots.llm1**。 这一举动不仅为大模型开源社区增添了新的力量，也展示了小红书在通用人工智能技术上的深厚积累。
[HF演示空间](https://huggingface.co/spaces/rednote-hilab/dots-demo)
![image.png](https://static.downly.cn/images/7a1bb034ee5f4b483734b712a73e0fff.png)


dots.llm1 的开源，意味着全球开发者和研究人员可以访问其模型权重、架构细节以及相关工具，从而促进技术的交流与合作，加速MoE模型在不同应用场景的探索和落地。


### MoE 架构的优势与 dots.llm1 的亮点

dots.llm1 采用了当前前沿的 MoE 架构，这种架构通过激活模型中部分“专家”网络来处理输入，从而在提升模型性能的同时，显著降低推理成本。 相比于传统的密集型模型，MoE 模型能够在参数量巨大的情况下，实现更高效的计算。

dots.llm1 的主要亮点包括

*   **高效的 MoE 架构** 通过稀疏激活机制，模型在处理不同任务时能够动态选择最适合的专家，从而提高推理速度和效率。
*   **出色的中文处理能力** 作为源自小红书的模型，dots.llm1 在中文语料上进行了充分训练，预计在中文理解、生成和对话方面表现优异，尤其是在中文内容社区相关的任务上。
*   **开放性和可扩展性** 开源模式将鼓励社区对其进行微调和优化，以适应更广泛的垂直领域应用。

### 性能评测 超越 Qwen3 逼近 DeepSeek-V3

小红书对 dots.llm1 进行了多项基准测试，结果显示其性能表现亮眼

*   **超越 Qwen3** 在多个通用能力基准测试中，dots.llm1 的表现均优于此前广泛使用的 Qwen3 模型。 这表明小红书在模型架构和训练策略上取得了显著进步，使其能够超越业界主流的同类开源模型。
*   **略逊于 DeepSeek-V3** 尽管 dots.llm1 表现强劲，但与业界顶尖的 MoE 模型 DeepSeek-V3 相比，仍存在一定差距。 DeepSeek-V3 以其卓越的性能和效率在MoE领域树立了新的标杆，dots.llm1 的表现虽然未完全达到，但差距已不大，这为未来的优化和迭代留下了巨大的想象空间。

![image.png](https://static.downly.cn/images/daf067a02ecb4fe0ae3639fbb05102ad.png)

这次性能评估，也进一步凸显了 MoE 架构在兼顾性能与效率方面的巨大潜力。 尽管 dots.llm1 在某些方面未能完全达到顶尖水平，但作为一款新晋开源的 MoE 模型，其展现出的实力已经足以令人期待。

### 小红书在 AGI 领域的布局与影响

dots.llm1 的开源，是小红书在通用人工智能（AGI）领域战略布局的重要一步。 作为一家以内容社区为核心的公司，小红书拥有海量的优质图文和视频数据，这些数据将为其未来大模型的训练和优化提供得天独厚的优势。

此次开源的意义在于

*   **赋能社区** 通过开放核心技术，小红书可以吸引更多的开发者和研究人员共同参与到大模型生态的建设中来，加速技术创新。
*   **推动行业发展** 增加高性能开源 MoE 模型的供给，有助于降低企业和开发者使用 MoE 模型的门槛，推动 MoE 架构在更多实际场景中的应用。
*   **提升自身影响力** 通过开源，小红书不仅贡献了技术，也提升了自身在 AI 领域的品牌形象和影响力，有望吸引更多AI人才。



### 未来展望

随着 dots.llm1 的开源，我们可以预见，基于 MoE 架构的大模型将迎来更广泛的关注和应用。 小红书的这一举动，无疑为国内乃至全球的开源大模型生态注入了新的活力。 未来，我们期待看到 dots.llm1 在社区的共同努力下，不断优化迭代，在性能上进一步逼近甚至超越现有顶尖模型，并在更多创新应用场景中发挥关键作用。



小红书开源 MoE 大模型 dots.llm1 性能超越 Qwen3 但不及 DeepSeek-V3

> 近日，一位来自 Replit 团队（知名AI 编程公司，Lovable友商）的员工报告，Lovable平台存在严重的行级安全(`Row Level Security, RLS`)策略实现缺陷，导致未经授权的用户可以访问敏感数据并注入恶意内容。此外，平台的默认公开项目设置和remix功能进一步加剧了数据泄露风险。本文将详细阐述了漏洞的技术细节、影响范围、披露过程、各方回应以及安全建议，旨在提高开发者和用户对此类平台安全风险的认识。

Lovable是一家瑞典初创企业，其产品被定位为"软件体系的最后一块拼图"，通过AI技术极大降低开发门槛，使客户无需技术培训即可使用自然语言提示词创建网站及应用程序。作为"氛围编码"（vibe coding）领域的代表，Lovable在欧洲市场快速增长，被称为"欧洲版Cursor"。

## 1. 漏洞概述

2025年3月20日，Replit公司员工Matt Palmer及其同事发现Lovable平台存在严重安全漏洞（CVE-2025-48757），该漏洞涉及行级安全(RLS)策略实现不当，允许未授权用户访问敏感数据并注入恶意内容。此外，Lovable平台非Pro用户创建的项目默认为公开状态，结合其remix功能，进一步增加了数据泄露风险。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250603091520914-1748913389378-1.png)

**CVE-2025-48757详情：**

![](https://static.downly.cn/images/image-20250603090338879.png)

## 2. CVE-2025-48757漏洞技术分析

### 2.1 漏洞本质

CVE-2025-48757漏洞的核心是Lovable平台在实现行级安全(RLS)策略时存在严重缺陷：

1.RLS配置缺失或错误：Lovable平台创建的应用程序常缺乏安全的RLS配置，导致数据库表缺少必要的访问控制。

2.客户端与后端安全策略不一致：客户端逻辑与后端权限控制(RLS)策略存在错位，前端实现的访问控制在后端没有得到有效执行。

3.身份验证绕过：攻击者可通过移除授权头部，将请求安全上下文从已认证用户变为未认证用户，从而绕过访问控制。

### 2.2 漏洞利用方式

在Lovable，只有Pro用户才能创建private项目，任何人都可以查看并使用remix的方式克隆他人的项目，这是一个非常重要的前提。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250603084746944.png)

#### 2.2.1 数据访问漏洞

攻击者可以通过修改查询参数访问项目"用户"表中的所有数据。例如，在Linkable网站（一个由Lovable构建的将LinkedIn资料转化为个人网站的应用）中，Palmer能够查看约500名用户的电子邮件地址。

#### 2.2.2 数据修改漏洞

攻击者可以通过发送带有精心构造的有效载荷的POST请求插入新记录。在Linkable网站的案例中，研究人员成功通过设置"payment_status": "paid"绕过了Stripe支付集成，实现了未授权的数据写入。

### 2.3 技术架构问题

Lovable 为用户提供了一种简单的方法来连接到Supabase 的数据库服务，但存在配置不当问题。

![](https://static.downly.cn/images/image-20250603085004055.png)

Lovable平台的安全漏洞与其技术架构密切相关：

1.客户端驱动架构：Lovable应用主要以客户端驱动为主，将大量逻辑放在前端执行。

2.外部服务依赖：依赖外部服务(如Supabase)完成身份验证和数据存储等后端操作，增加了配置复杂性。

3.安全责任转移：将安全责任转移给应用程序的开发者，而非平台本身，但缺乏足够的安全指导和默认保护。

### 2.4 "安全扫描"功能的局限性

Lovable在4月24日推出的"安全扫描"功能存在严重局限：

1.该功能仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，而不检查控制选项是否正确配置。

2.提供虚假的安全感，无法检测到暴露数据的错误配置。

3.未解决底层RLS架构缺陷，即使在扫描后，应用仍可能存在漏洞。

## 3. 漏洞影响范围

### 3.1 受影响应用数量

在扫描的1,645个Lovable创建的应用中，约170个(10.3%)存在漏洞，涉及303个端点存在不充分的RLS设置。这表明RLS配置错误是一个系统性问题，而非孤立事件。

### 3.2 暴露数据类型

通过漏洞可能泄露的敏感数据包括：

•用户个人信息(姓名、电子邮件地址)

•财务信息

•API密钥(包括Google Maps、Gemini API、eBay等服务)

•个人债务金额

•家庭住址

•"擦边提示词"

### 3.3 潜在攻击场景

1.数据窃取：攻击者可获取用户个人信息和凭证，用于身份盗窃或定向攻击。

2.API滥用：获取的API密钥可被用于未授权访问第三方服务，可能导致财务损失。

3.数据篡改：攻击者可修改数据库内容，包括支付状态、用户权限等。

4.服务中断：通过删除或破坏数据，可能导致服务不可用。

## 4. 漏洞披露过程

### 4.1 时间线

1.2025年3月20日：初次发现Linkable网站(Lovable构建)的漏洞。

2.2025年3月21日：识别出更广泛的RLS配置错误问题，并通过电子邮件通知Lovable。

3.2025年3月24日：Lovable确认收到邮件，但未回复。

4.2025年4月14日：

•Palantir工程师Danial Asaria独立发现并公开发推文谈论同一漏洞。

•Palmer再次通知Lovable，引用公开利用情况，并启动45天披露窗口期。

5.2025年4月24日：Lovable发布"Lovable 2.0"，增加"安全扫描"功能，但未解决底层RLS架构缺陷。

6.2025年5月24日：Palmer对Linkable网站进行再次评估，发现仍存在数据操纵和注入等严重安全问题。

7.2025年5月29日：由于Lovable未采取有效修复措施或通知用户，Palmer发布CVE编号。

### 4.2 Lovable的回应与措施

1.初次回应：否认存在漏洞，随后删除相关推文和网站。

2.临时措施：Linkable重新上线并开始收取2美元费用。

3.安全功能：推出"安全扫描"功能，但仅检查Supabase数据库是否启用了访问控制，未检查配置是否正确。

4.公开声明(5月30日)："与几个月前相比，Lovable现在在构建安全应用方面有了显著提升，并且还在快速改进。话虽如此，我们的安全水平尚未达到预期，我们将致力于持续提升所有Lovable用户的安全状况。"

## 5. 默认公开项目与Remix功能的安全风险

### 5.1 默认公开项目机制

根据Lovable官方隐私政策和用户补充信息，非Pro用户创建的项目默认为公开状态：

"如果您的项目设置为'公开'，那么提示和代码可以被其他用户看到。您的公开项目也可以被remix并用作其他项目的起点。私有项目不可被remix，其代码和提示对其他用户不可见。" —— Lovable隐私政策，"用户内容可见性"部分

这一默认设置意味着：

1.非Pro用户的项目代码、提示词和配置默认对所有人可见。

2.用户需要主动将项目设置为私有，但这通常需要升级到付费计划。

3.许多用户可能不知道自己的项目是公开的，尤其是缺乏技术背景的新手。

### 5.2 Remix功能及其风险

Lovable的Remix功能允许用户克隆并修改其他公开项目：

1.配置复制：Remix会复制原项目的代码、结构和配置，包括可能存在的不安全设置。

2.凭证泄露：如果原项目包含硬编码的API密钥、数据库连接字符串或其他凭证，这些也会被复制到新项目中。

3.权限继承：新项目可能继承原项目的不安全权限设置，导致相同的漏洞在多个项目中传播。

### 5.3 组合风险分析

默认公开项目与Remix功能相结合，形成了严重的安全风险链：

1.漏洞传播：一个存在RLS配置错误的公开项目可能被多次remix，导致漏洞在生态系统中快速传播。

2.凭证暴露链：一个包含API密钥的公开项目被remix后，这些凭证可能被更多人看到并滥用。

3.安全意识差距：缺乏安全知识的用户可能不了解公开项目和remix带来的风险，无意中暴露敏感信息。

4.难以追踪：当漏洞通过remix传播时，很难追踪源头并通知所有受影响用户。

## 6. 安全专家观点

### 6.1 SentinelOne首席信息安全官Alex Stamos

•Web应用程序最佳实践要求完全避免让用户直接访问数据库。

•应用程序应当确定用户可以访问哪些信息，再据此执行数据交付。

•允许用户直接接入数据库存在巨大风险，即使有正确处理方法，成功率也极低。

### 6.2 Replit公司CEO Amjad Masad

•不能期望新手开发者理解并掌握底层安全配置。

•如果一款工具号称能轻松部署应用程序，就必须确保这些应用程序的安全性。

•氛围编码工具应该提供安全默认设置，而不是将安全责任完全转嫁给用户。

## 7. 安全建议

### 7.1 对Lovable平台的建议

1.实施安全默认设置：所有项目默认应为私有，只有在用户明确选择后才设为公开。

2.改进RLS实现：提供预配置的安全模板和自动化工具，确保正确实施RLS策略。

3.增强安全扫描：扩展当前的安全扫描功能，不仅检查RLS是否启用，还应验证其配置是否正确。

4.用户通知机制：建立机制通知用户潜在的安全问题，特别是当他们的项目包含敏感数据时。

5.沙箱环境：为氛围编码应用提供沙箱环境，限制可能造成的损害。

### 7.2 对Lovable用户的建议

1.项目可见性审查：检查所有项目的可见性设置，确保包含敏感信息的项目设为私有。

2.避免存储敏感数据：不要在Lovable项目中存储API密钥、凭证或个人敏感信息。

3.定期安全审查：定期检查项目的安全设置，特别是在更新后。

4.使用环境变量：对于需要API密钥的项目，使用环境变量而非硬编码。

5.限制数据访问：实施最小权限原则，限制应用对数据的访问范围。

### 7.3 对氛围编码行业的建议

1.建立安全标准：制定氛围编码平台的安全最佳实践和标准。

2.责任明确化：明确平台提供商和用户在安全方面的责任边界。

3.安全教育：提供针对非技术用户的安全意识培训和资源。

4.防御深度：实施多层次安全控制，不仅依赖单一防护措施。

5.透明度：平台应公开其安全措施和限制，帮助用户做出明智决策。

## 8. 结论

Lovable平台的CVE-2025-48757漏洞以及默认公开项目与remix功能带来的额外风险，凸显了氛围编码工具在安全实践方面的重大挑战。虽然这些工具极大地降低了软件开发的门槛，但同时也带来了新的安全风险，特别是当用户缺乏安全知识时。

平台提供商需要认识到，随着开发工具的民主化，安全责任不应完全转嫁给用户。相反，应该提供安全默认设置、自动化安全检查和清晰的风险通知。同时，用户也应提高安全意识，了解这些平台的限制和潜在风险。

随着氛围编码和AI辅助开发工具的持续发展，行业需要建立新的安全范式，在保持易用性的同时确保应用安全。只有通过平台提供商、用户和安全社区的共同努力，才能实现这一平衡。

## 参考资料

1.Matt Palmer. (2025). Statement on CVE-2025-48757. https://mattpalmer.io/posts/statement-on-CVE-2025-48757/

2.Semafor. (2025). The hottest new vibe coding startup may be a sitting duck for hackers. https://www.semafor.com/article/05/29/2025/the-hottest-new-vibe-coding-startup-lovable-is-a-sitting-duck-for-hackers

4.Matt Palmer. (2025). Twitter/X Post on Lovable Vulnerability. https://x.com/mattppal/status/1928106325613105370

5.Lovable. (2024). Privacy Policy. https://lovable.dev/privacy

6.Bay Tech Consulting. (2025). An Analysis of Loveable AI: Features, Pricing, Value, and Market Position 2025. https://www.baytechconsulting.com/blog/an-analysis-of-loveable-ai-features-pricing-value-and-market-position-2025





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